Noise2Noise：图像降噪，无需干净样本，原因非常简单 在图像处理领域，噪声一直是影响图像质量的关键因素。传统的图像降噪方法往往依赖于成对的干净样本与含噪样本进行训练，以学习噪声的分布并实现去噪。然而，在……
Noise2Noise：图像降噪，无需干净样本，原因非常简单 引言：传统降噪方法的局限性 传统图像降噪方法严重依赖”干净样本-噪声样本”的成对数据集，例如需要同时采集无噪声的清晰图像和对应的带噪图像。这种数据获取方……
Noise2Noise：图像降噪，无需干净样本，原因非常简单 一、传统图像降噪的技术困境 在计算机视觉领域，图像降噪是预处理阶段的核心任务。传统方法主要分为两类：基于物理模型的去噪算法（如非局部均值、BM3D）和基……
Noise2Noise：图像降噪，无需干净样本，原因非常简单 在计算机视觉领域，图像降噪是预处理环节的核心任务之一。传统方法依赖”干净-噪声”样本对进行监督学习，但真实场景中获取无噪样本往往成本高昂甚至不可行。201……
Noise2Noise：无需干净样本的图像降噪新范式 一、传统图像降噪的困境与突破点 在计算机视觉领域，图像降噪一直是核心挑战之一。传统方法（如非局部均值、BM3D）依赖手工设计的滤波器，难以处理复杂噪声；而基于深……
一、传统图像降噪的困境与突破点 传统图像降噪方法主要分为两类：基于物理模型的滤波算法（如非局部均值、BM3D）和基于监督学习的深度神经网络。前者受限于预设的噪声统计假设，在真实场景中往往表现不佳；后者虽……
Noise2Noise：图像降噪，无需干净样本，原因非常简单 在图像处理领域，降噪技术一直是核心课题。传统方法如非局部均值（NLM）、BM3D等依赖”干净样本”（即无噪声的参考图像）进行训练或参数调整，但在真实场景中，……
Noise2Noise：无需干净样本的图像降噪新范式 一、传统降噪方法的局限性：干净样本的“不可得之痛” 传统图像降噪技术（如BM3D、DnCNN）的核心逻辑是“有监督学习”：通过大量“干净图像-含噪图像”配对数据训练模型，使……
